Теоретико-вероятностные и статистические методы и модели анализа внешнеэкономической деятельности предприятий
ISBN: 978-5-4475-4543-7
Страниц: 215
Артикул: 4082
Краткая аннотация книги "Теоретико-вероятностные и статистические методы и модели анализа внешнеэкономической деятельности предприятий"
В данной коллективной монографии на примерах, связанных с внешнеэкономической деятельностью предприятий, рассмотрены методы прогнозирования временных рядов, кластерного, дисперсионного и регрессионного анализа. Указаны подходы к управлению различными факторами при проектировании деятельности особых экономических зон, а также описаны методы выбора зарубежного партнера и иностранного контрагента, основанные на использовании многомерного и нелинейного регрессионного анализа. Рассмотрены методы определения и учета факторов, формирующих цены на рынке многофункциональной жилой недвижимости и различные приложения эконометрических моделей для решения мезо- и макроуровневых задач управления (классификация регионов РФ по уровню благосостояния населения; рейтинг транспортных компаний, осуществляющих морские перевозки; эконометрическая модель выпуска специалистов ВПО в регионах РФ; выбор банка с наиболее выгодными условиями ипотечного кредитования; кластерная модель стран мирового сообщества по уровню развития рынков услуг связи). Для студентов высших и средних профессиональных учебных заведений, руководителей предприятий, менеджеров, государственных и банковских служащих, слушателей школ бизнеса.
Содержание книги "Теоретико-вероятностные и статистические методы и модели анализа внешнеэкономической деятельности предприятий"
Вступительная статья
Введение
Глава 1. Методы анализа и прогнозирования временных рядов
1.1. Математические модели, основные характеристики и компоненты временного ряда
1.2. Определение тренда и сглаживание временного ряда
1.3. Определение сезонной составляющей ряда (сезонных индексов) и сезонная декомпозиция временного ряда
1.4. Прогнозирование ряда по тренду и сезонной составляющей
1.5. Прогнозирование ряда на основе экспоненциального сглаживания
1.6. Анализ рядов, содержащих циклическую компоненту
1.7. Стационарные временные ряды. Процессы авторегрессии первого и второго порядков
1.8. Анализ временных рядов в пакете STATISTICA
Литература
Глава 2. Приложение статистических методов и моделей для анализа внешнеэкономической деятельности предприятий
2.1. Управление факторами при проектировании деятельности особых экономических зон на основе зарубежного опыта
2.2. Выбор зарубежного партнера с использованием многомерного регрессионного анализа
2.3. Выбор иностранного контрагента с использованием нелинейных моделей регрессионного анализа
Литература
Глава 3. Методы определения и учета факторов, формирующих цены на рынке многофункциональной жилой недвижимости
3.1. Статистический подход к определению и учету ценообразующих факторов в многофункциональных жилых комплексах
3.2. Сегментация на рынке столичной многофункциональной жилой недвижимости
Литература
Глава 4. Применение эконометрических моделей для решения мезо- и макроуровневых задач управления
4.1. Классификация регионов Российской Федерации по уровню благосостояния населения
4.2. Построение рейтинга транспортных компаний, осуществляющих морские перевозки
4.3. Эконометрическая модель выпуска специалистов ВПО в регионах
Российской Федерации
4.4. Кластерная модель стран мирового сообщества по уровню развития рынков услуг связи
4.5. Выбор российских и зарубежных банков (на примере Норвегии) с наиболее выгодными условиями ипотечного кредитования
Литература
Сведения об авторах
Все отзывы о книге Теоретико-вероятностные и статистические методы и модели анализа внешнеэкономической деятельности предприятий
Отрывок из книги Теоретико-вероятностные и статистические методы и модели анализа внешнеэкономической деятельности предприятий
39 Замечания. 1. Приведенный выше метод определения сезонной составляющей не имеет достаточного математического обоснования, однако широко используется в практике обработки временных рядов. Имеются несколько модификаций этого метода. В частности: тренд можно определять по уравнению регрессии; при определении сезон-ных индексов вычисляются не средние арифметические, а медианы; в некоторых случаях рекомендуется применять сглаживание к данным без сезонной составляющей и так далее. 2. Если временной ряд представлен аддитивной моделью, то метод на втором, четвертом и пятом шагах используется следующим образом. Шаг 2. После выделения тренда и циклической составляющей, вычитают эти компоненты из исходных данных: tttttSWuyε+=+−)(. Шаг 4. Сумма сезонных индексов для аддитивной модели должна быть равна нулю, поэтому корректирующий коэффициент вычисляет-ся по формуле: 44321SSSSc′+′+′+′=. Шаг 5. Вычисляют скорректированные сезонные индексы: cSSii−′=, 4,3,2,1=i. 3. Если временной ряд представлен месячными данными, то вы-числяются двенадцать сезонных индексов по той же схеме. 4. Качество той или иной модели временного ряда оценивается по остаточной компоненте, в частности, по значению ее дисперсии, не-коррелированности остатков (по критерию Дарбина – Уотсона), а также по значению ошибки прогноза. 1.4. Прогнозирование ряда по тренду и сезонной составляющей Для ряда, представленного мультипликативной моделью ttttSuyε=, nt,...,2,1=, прогнозируемое значение ty~ для knt+=, вычисляется по формуле:
С книгой "Теоретико-вероятностные и статистические методы и модели анализа внешнеэкономической деятельности предприятий" читают
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Бестселлеры нон-фикшн
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Новинки книги нон-фикшн
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
и мы свяжемся с вами в течение 15 минут
за оставленную заявку